基于参数优化的EEMD-LSSVM年径流组合预测模型

• 作者: 伍永刚 杨林明 王鹏飞 章国勇
• 来源期刊: 水资源与水工程学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 径流预测 总体经验模态分解 最小二乘支持向量机 参数寻优
• 年，卷（期）: 2013,（6）
• 页码范围: 1-5
• 分类号: P338.2
• 语种: 中文

摘要

径流预测是水资源管理的基础,其准确性直接影响水资源优化调度的成果.本文针对径流时间序列的内在周期特性,引入一种基于总体经验模态分解(EEMD)的LSSVM组合预测模型,并提出一种基于动态逼近局部搜索粒子群的LSSVM参数寻优方法.基于分解-重构原则,论文首先利用总体经验模式分解法对径流系列进行周期分量提取,然后应用基于参数寻优的LSSVM模型对各分量进行预测和重构.以澧水流域江垭站的年径流预测为例进行模型检验,通过三种预测模型的结果对比,验证了本文组合预测模型的可靠性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	伍永刚	华中科技大学水电与数字化工程学院	46	599	15.0	22.0
2	章国勇	华中科技大学水电与数字化工程学院	7	81	5.0	7.0
3	王鹏飞	华中科技大学水电与数字化工程学院	4	57	3.0	4.0
4	杨林明	华中科技大学水电与数字化工程学院	1	8	1.0	1.0